Требуется объяснение следующего кода, который работает в блокноте Google Colab - PullRequest
Новая
       16

Требуется объяснение следующего кода, который работает в блокноте Google Colab

0 голосов
/ 28 апреля 2020 
import numpy as np

from google.colab import files
from keras.preprocessing import image

uploaded=files.upload()

for fn in uploaded.keys():

  # predicting images
  path='/content/' + fn
  img=image.load_img(path, target_size=(150, 150))

  x=image.img_to_array(img)
  x=np.expand_dims(x, axis=0)
  images = np.vstack([x])

  classes = model.predict(images, batch_size=10)

  print(classes[0])

  if classes[0]>0:
    print(fn + " is a dog")

  else:
    print(fn + " is a cat")

Этот код позволяет пользователю загружать изображение и предсказывать его между собакой и кошкой.

Как воспроизвести то же самое на моей локальной машине?

1 Ответ

0 голосов
/ 28 апреля 2020

Вы можете сделать это из вашего местного. 

import os, sys
from os import listdir
import numpy as np
from keras.preprocessing import image

main_dir = "\Users\root1\Documents\test"
files = listdir(main_dir)
# you can change file extension below to read other image types
images_list = [i for i in files if i.endswith('.jpg')] ## output file names only

for idx,image in enumerate(images_list):
  print(idx)

  img=image.load_img(main_dir + image, target_size=(150, 150))

  x=image.img_to_array(img)
  x=np.expand_dims(x, axis=0)
  images = np.vstack([x])

  classes = model.predict(images, batch_size=10)

  print(classes[0])

  if classes[0]>0:
    print(fn + " is a dog")

  else:
    print(fn + " is a cat")
...